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- 전 포스텍이 훨씬 더 좋을 것으로 봅니다. 일단 연구환경이 카이스트보다 나아요. 공원 같은 아름다운 캠퍼스 이 것은 카이스트가 따라올 수 없어요. 많은 나무와 아름다운 조경은 저녁에 연구를 마치고 가다 보면 여기가 천국인가 합니다. 그리고 개인적인 생각으로는 대전을 포항과 비교하여 대도시로 생각하여 우월감을 느끼고 그 것으로 학교를 결정하는 사람은 연구를 접고 다른 분야로 가던지 예를 들면 마케팅 분야로 가던지 뭔가 잘 못 생각하는 것이 확실합니다. 사실 대전에 저도 있어봤지만 찾아보면 나옵니다 우리나라 대표적인 노잼 도시입니다. 저도 주말에 할 일이 없어서 정말 힘들었어요.
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- 포항공대 최고 장점은 연구보다 서울살이가 더 중요한 사람들이 자동으로 걸러진다는 데 있는 듯
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- ㄴㄴ 그랬으면 진작 실적 넘사벽인 연구자들이 프레시포닥으로 바로 취업 갔을 것임. 그런 분위기가 아님. 그리고 포닥으로 월급쟁이 회사 연구실 빌려쓰는 입장과 연구실 운용 권한응 갖는 정출연/교수 입장이 같을라고. 돈만 갖고 따지기에는 연구 성취도가 다르죠?
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- 미국을 중심으로 얘기하는 것이면 빅테크를 가는게 좋을지 모르겠으나 국내라면 다름~ 국내 대기업이 신기술을 개발하거나 기술로 산업을 이끄는 경우가 많지 않고, 초기 급여 부분에서만 더 나은 부분이 있음 (대기업은 급여 상한이 존재). 다만 연구 유연성이라든지, 고용의 안정성, 자율성 이러한 부분에 있어서는 아직까지는 기업이 교수나 정출을 압도하기 어려움~
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- 이논리면 미국 mit 교수들은 빅테크 못가서 학교온 루저들인가요?
연구직이 언제부터 워라밸 가성비 좋은 직종이었다고..
회사가고싶으면 본인이 가세요. 연구 계속하고싶은 선후배들 질투해서 급 나누지 말고
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가설로 실험하고 결과에 기반한 근거 확보 VS 근거 확보 후 결과 검증
2024.06.09
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상황은 이렇습니다.
기존에 사용되는 X라는 접근법이 있는데, 이 접근법을 변형한 A방법, B방법과 X방법을 비교한 결과를 실험으로 알아보고 싶습니다.
A와 B방법은 X방법과는 확연하게 다른 면이 있어 더 안 좋을 수도, 더 좋을 수도 있습니다. (사실 미미하면 제일 큰 문제입니다.)
저는 이 방법들을 실험해보고 더 좋으면 좋은 대로 왜 더 좋았을 지에 대한 가설을 세우고 후속 실험으로 검증해볼 생각입니다.
요지는 X방법의 근본이 되는 일부분을 바꾼 여러 방법들을 비교함으로서 이 부분을 바꿀 때의 결과에 대한 확인입니다.
하지만 제 말을 들은 동료는 어처구니가 없어 하면서 성능이 좋아질 근거도 없으면서 실험하려는 이유가 뭐냐...
이론적으로 볼 때 바꿧을 때 가지는 이점이 뭐냐... 하고 의견에 차이가 있었는데요, (같이 연구하는건 아니라 조율이 필요한 건 아닙니다.)
여러개 뿌려놓고 확인하는 방법보다는 확실하게 성능이 더 나아질 방법 하나로 실험을 해서 결과를 뽑는게 맞나요 보통??
제 생각은 근거를 먼저 확보한다 한들 실제로 반대로 나오는 경우가 많이 나오기도 했고
실험을 하고 결과가 왜 이렇게 나왔을까...를 생각하고 후속 실험으로 검증하는 편이 더 좋다고 생각합니다.
아직 계획만 구상한 단계고 (BASELINE으로 X방법 결과 뽑는 동안) A방법과 B방법의 특징을 뽑아서
결과가 어떻게 달라질 지 같은 걸 예상하기는 할 것이지만 그것과 실험과는 무관할 것 같고요
분야는 컴퓨터 딥러닝 쪽입니다. 실험에는 평균 약 3일~반나절 단위로 걸립니다.
기존에 사용되는 X라는 접근법이 있는데, 이 접근법을 변형한 A방법, B방법과 X방법을 비교한 결과를 실험으로 알아보고 싶습니다.
A와 B방법은 X방법과는 확연하게 다른 면이 있어 더 안 좋을 수도, 더 좋을 수도 있습니다. (사실 미미하면 제일 큰 문제입니다.)
저는 이 방법들을 실험해보고 더 좋으면 좋은 대로 왜 더 좋았을 지에 대한 가설을 세우고 후속 실험으로 검증해볼 생각입니다.
요지는 X방법의 근본이 되는 일부분을 바꾼 여러 방법들을 비교함으로서 이 부분을 바꿀 때의 결과에 대한 확인입니다.
하지만 제 말을 들은 동료는 어처구니가 없어 하면서 성능이 좋아질 근거도 없으면서 실험하려는 이유가 뭐냐...
이론적으로 볼 때 바꿧을 때 가지는 이점이 뭐냐... 하고 의견에 차이가 있었는데요, (같이 연구하는건 아니라 조율이 필요한 건 아닙니다.)
여러개 뿌려놓고 확인하는 방법보다는 확실하게 성능이 더 나아질 방법 하나로 실험을 해서 결과를 뽑는게 맞나요 보통??
제 생각은 근거를 먼저 확보한다 한들 실제로 반대로 나오는 경우가 많이 나오기도 했고
실험을 하고 결과가 왜 이렇게 나왔을까...를 생각하고 후속 실험으로 검증하는 편이 더 좋다고 생각합니다.
아직 계획만 구상한 단계고 (BASELINE으로 X방법 결과 뽑는 동안) A방법과 B방법의 특징을 뽑아서
결과가 어떻게 달라질 지 같은 걸 예상하기는 할 것이지만 그것과 실험과는 무관할 것 같고요
분야는 컴퓨터 딥러닝 쪽입니다. 실험에는 평균 약 3일~반나절 단위로 걸립니다.
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